היו פריחה של tweets ו בלוג הודעות לאחרונה מדברים על בעיות עם ממוצעים באמצעות שיווק PPC. לדוגמה, זה שבו ג 'ולי Bacchini טוען כי "ממוצעים הם ערך מטורף":
אמנם נכון שלעתים ממוצעים עלולים להיות מטעים מאוד, אך הבעיה עם הנתונים הנ"ל היא שונות האוכלוסייה העצומה וסטיית התקן במדגם.
$config[code] not foundבהודעה זו אני רוצה לדבר על המתמטיקה המעורבת כאן ולעשות מקרה לערך של ממוצעים, כמו גם להגיב על חלק מהביקורת על הדיווח על ממוצעים שראיתי בקהילה PPC לאחרונה.
שונות, סטיית תקן ומקדם שונות
שונה במדגם היא מידה של פיזור - על ידי כמה הערכים הנתונים להגדיר עשויים להיות שונים מהערך הממוצע של הנתונים שלך מוגדר. זה מחושב על ידי לקיחת הממוצע של הריבועים של ההבדלים עבור כל נקודת נתונים מהממוצע. ריבוע ההבדלים מבטיח כי סטיות שליליות וחיוביות לא מבטלים זה את זה.
אז עבור לקוח 1, רק לחשב את ההבדל בין 0.5 אחוזים לבין השינוי הממוצע של 3.6 אחוזים, ואז מרובע זה מספר. בצע זאת עבור כל לקוח, ולאחר מכן בחר את הממוצע של השונות: זוהי שונות המדגם שלך.
סטיית תקן לדוגמה הוא פשוט השורש הריבועי של השונות.
במונחים פשוטים, בממוצע, הערכים במערך נתונים זה בדרך כלל נופלים 5.029 אחוזים מהממוצע הכללי של 3.6 אחוזים (כלומר המספרים מפוזרים מאוד), כלומר אתה לא יכול להסיק הרבה מן ההפצה הזו.
דרך פשוטה להעריך אם סטיית התקן שלך "גבוהה מדי" (בהנחה שאתה מחפש חלוקה נורמלית) היא לחשב מקדם שונות (או סטיית תקן יחסית) שהיא פשוט סטיית התקן מחולקת בממוצע.
מה זה אומר ולמה אנחנו צריכים לדאוג? זה בערך הערך של הדיווח על ממוצעים. כאשר WordStream עושה מחקר באמצעות נתוני הלקוח, אנחנו לא רק לחשב ממוצעים ממגוון נתונים קטנים ולעשות מסקנות גדולות - אנחנו אכפת הפצה של הנתונים. אם המספרים נמצאים בכל מקום, אנחנו זורקים אותם החוצה ומנסים לפלח את המדגם בדרך אחרת (לפי תעשייה, הוצאה וכו ') כדי למצוא דפוס משמעותי יותר שממנו נוכל להסיק יותר בביטחון מסקנות.
אפילו ממוצעים משמעותיים לפי הגדרה כוללים ערכים מעל ומתחת לממוצע
קו ביקורת נוסף מהמחנה האנטי-ממוצע הוא הרעיון שממוצע אינו מדבר על כלל האוכלוסייה. זה כמובן נכון, מעצם הגדרתו.
כן, ממוצעים מכילים נקודות נתונים הנמצאות מעל ומתחת לערך הממוצע. אבל זה לא טיעון גדול לזרוק ממוצעים לגמרי.
בהנחה של התפלגות נורמלית, היית מצפה ש -68% מהנתונים שלך ירדו +/- 1 סטיית התקן מהממוצע שלך, 95% בתוך סטיית התקן +/- 2 ו -99.7% בתוך + / 3 סטיית התקן, כפי שמוצג כאן.
כפי שאתה יכול לראות, outliers בהחלט קיים, אם כי אם יש לך הפצה סטנדרטית הדוקה במערך הנתונים שלך, הם לא נפוצים כמו שאתה עשוי לחשוב. אז אם אתה זהיר לגבי המתמטיקה, ממוצעים עדיין יכול להיות מידע שימושי מאוד עבור הרוב המכריע של המפרסמים.
ב PPC שיווק, מתמטיקה זוכה
בואו לא לזרוק ממוצעים עם מי האמבטיה. אחרי הכל, כמעט כל ערכי הביצועים ב- AdWords כגון (שיעור קליקים, מחיר לקליק, מיקום ממוצע, שיעורי המרות וכדומה) מדווחים כערכים ממוצעים.
במקום להתעלם ממוצעים, נשתמש בכוח המתמטיקה כדי להבין אם הממוצע שאתה מסתכל עליו הוא משמעותי או לא.
פורסם מחדש באישור. מקורי כאן.
תמונה ממוצעת באמצעות Shutterstock
עוד ב: תוכן ערוץ של בעל אתר
